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Instant-NGP
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Hash-QNeRF 将哈希编码与量子 NeRF 相结合，以实现更快的训练速度
研究人员推出了一种名为 Hash-QNeRF 的新方法，该方法将多分辨率哈希编码与量子神经辐射场 (QNeRF) 相结合。这种混合方法旨在提高在量子计算机上训练 NeRF 模型时的效率和速度。通过用哈希网格替换经典的弦函数位置编码，Hash-QNeRF 在保持 QNeRF 的量子辐射预测能力的同时，展示了更快的收敛速度和更好的内存效率。在合成场景上的实验达到了较低的训练损失，并表明哈希编码不会对量子电路的抗噪声能力产生负面影响。
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软各向异性图提供更快、可微分的图像表示
研究人员开发了一种新颖的可微分图像表示方法——软各向异性图（SAD）。SAD 利用图像平面中的自适应站点，每个站点定义一个各向异性度量和距离得分，通过 softmax 混合计算像素颜色。这种方法可以实现高效渲染，并与 Image-GS 和 Instant-NGP 等现有方法相比，显著加快了训练速度。